破局工业AI“最后一公里”：国产大模型如何让中国智造从场景优势到实战效能？

破局工业AI

"最后一公里"

时至今日，对于“中国拥有世界最完整的工业体系”的共识，我们仍然能听到一些质疑：“不过是靠廉价劳动力和规模堆出来的”，“核心技术还不是捏在别人手里？”。这种论调背后，恰恰折射出中国工业寻求突破的深层关切与动力。

德国依托其深厚的精密制造与工业标准化根基，制定了以硬件标准化与确定性智能为基石的“工业4.0”战略。

美国凭借其在互联网、软件及AI领域的全球领先优势，推行以软件平台生态的“全域协同”为核心的“工业互联网”战略。

而中国，作为全球唯一拥有全部工业门类的国家，选择了一条更具融合特色“中国制造2025”破局路径。

一

中国制造2025

“场景+技术”的双轮驱动

作为全球唯一41个工业大类全覆盖的国家，中国正加速摆脱“世界工厂”的刻板印象，依托“场景深度+技术创新”的双重优势，在智能制造全球竞赛中塑造独特竞争力。这让我们既不必如德国般过度依赖标准化，也避免了美国可能面临的应用场景局限。

“正如国家工信部部长所指出：德国是从工业3.0串联到工业4.0，中国是从工业2.0、3.0一起并联到工业4.0。这种并联式发展的底气，主要来自两个关键支撑：

一方面，中国拥有有全球最丰富的工业场景：从钢铁冶金的高温冶炼、化工装置的精密反应，到新能源汽车的柔性生产、光伏电站的智能运维，完整的工业门类覆盖了从基础原材料到高端装备的全链条，为技术验证提供了丰富场景。

另一方面，中国在关键技术领域已取得显著突破：5G基站数量占全球60%以上，为工业数据的实时传输铺设了一条“高速公路”；AI算法在文本识别、数据分析和人机交互等方面比肩国际；尤为关键的是，中国正展现出将前沿技术与复杂工业场景深度融合的独特能力。

二

中控TPT大模型

破解工业AI的落地难题

在AI重构各行各业的当下，工业AI无疑是”中国制造2025“在全球工业智能化竞赛中的破局关键。它拥有串联工业场景与技术的强势能力，能在复杂工业场景中挖掘数据规律，驱动工业从传统的“人工经验驱动”向“数据与智能驱动”转型。

然而，工业AI的成功落地，绝非通用大模型的简单套用。流程工业固有的高耦合、长周期、强安全特性（比如一个化工反应的参数波动可能引发连锁反应），对工业AI大模型提出了严苛的专业性门槛：既要理解化工反应动力学、设备机械原理等“硬机理”，又要能处理温度、压力等时序数据的“软规律”。

这就需要一个深谙流程工业垂类Know-how、又积累了海量实战场景数据、更具备完整技术闭环能力的流程工业专属大模型——中控时间序列大模型TPT（Time-series Pre-trained Transformer）。基于中控深耕流程工业三十余年的行业积累的中控TPT大模型，正是这样的“原生玩家”。

图片

它的核心优势源于三大“护城河”：

行业Know-how与数据厚度

作为流程工业的“原生玩家”，中控深耕流程工业30余年的行业经验，背靠10万套控制系统和沉淀的1亿I/O点数的工业数据，其自研的中控TPT大模型能精准挖掘数据与工艺的内在规律，实现从“拥有数据”到“读懂数据”的跨越。

技术闭环能力

工业领域中，控制系统是AI实施执行的硬件基础。

中控技术已连续十四年蝉联中国DCS市场榜首，中控TPT大模型能深刻理解如何将AI模型转化为客户现场稳定运行、产生实际价值的解决方案，解决“最后一公里”问题。从底层的控制系统、数据平台到AI模型，再到应用层的工业Agent，真正实现了端到端自主可控，保障安全可控，符合国家战略和行业需求。

场景复用体系

中控服务过3.5万+企业，广阔的行业覆盖和扎实的客户基础为AI场景验证与规模复制提供了丰富的应用场景。TPT能够解决工业应用分散、数据应用碎片化等难题，实现由一个TPT模型为基座打造一个软件支撑多种应用场景的新模式，真正解决工业AI“落地难”的问题。

三

中控TPT大模型

赋能工业智能实战

中控TPT大模型针对流程工业时序数据的特性（连续性、高耦合、长周期、多尺度、模式复杂）进行了专门生成式AI算法框架设计，融合不同装置海量生产运行、工艺、设备及质量数据等融合训练而成的具备模拟、预测等核心能力，能够大幅提升工厂建模效率，统一分析类、优化类、控制类、培训类等工业应用。TPT通过少量微调或零微调，即可在不同装置和工况间复用，具备跨工况、跨装置适配能力，实现高精度、高可靠性的闭环应用。

案例1

在石化生产运行过程中，一旦某台泵出现振动异常，如操作不及时则可能导致非计划停工，整个的过程发生可能就在“转瞬之间”，对于操作员的经验考验、心理承压都有非常高的要求。

而TPT则能够提前30分钟实现超早期异常预警，并自动提供设备故障的原因分析和处置建议，如此一来，操作人员就能全面快速掌握装置运行情况，及时消除工艺异常和设备异常，提升企业对装置的风险把控能力。

案例2

在万华化学宁波65万吨烧碱装置废水pH值的控制场景中，由于pH值在中性区域非线性时变等特征，传统的控制手段很难实现平稳控制，目前该场景控制过程主要依赖人工经验。基于TPT预测结果控制加酸加碱量进行前馈调节，实现了pH值的闭环智能控制。将原6～8小时才能完成的操作，缩短在一个小时内自动完成，大大提升了运行效率。实践证明，TPT在传统方面解决不了的工业难题方面具有独特作为和价值，可为实现工业安全、质量、低碳、效益目标提供新的方法和路径，全面加速流程工业的智能化进程。

sunset, factory, buildings, illuminated, nature, industrial, industrial Plant, pollution

四

TPT升级版即将发布

开启工业自主运行新篇章

目前，中控TPT大模型 SaaS版已开放免费试用，采用云端部署模式，用户无需购买昂贵复杂的专用硬件设备和专业的服务器环境，只需通过网络浏览器，即可轻松访问和使用。

更值得期待的是，中控TPT大模型升级版将于8月底重磅发布。新版模型聚焦工业生产全流程，以“统一建模”打破技术壁垒，实现多技术体系深度融合，可覆盖多类应用，支撑装置多类核心任务。通过TPT大模型构建的工业装置智能体，将成为装置运行的“智慧大脑”，推动各类应用从工具型助手全面升级为具备主动异常识别、精准风险评估、智能优化决策及自主执行能力的智能体（Agents）。更值得期待的是，这些智能体将组成自主协作系统，构建生产过程自动化（PA）的智能运行平台，共同完成工业装置自主运行目标，这标志着工业软件技术体系与应用模式的又一轮革新，为流程工业从自动化向自主化跃迁注入全新动能。

扫码免费试用

●●●

<<< END >>>

关注我们，了解更多工业AI前沿技术！